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时间数列因素分析预测的应用条件是什么

发布时间:2020-01-14 | 来源:未知 | 作者:admin | 点击: 次 | 预测
时间数列因素分析预测的应用条件是什么

扩展的预测历史数据,也被称为历史隐含的预测。是一个时间序列,可以体现在社会经济现象和规律的发展,进行扩展外推法来预测趋势。时间序列,也被称为时间序列,历史复杂或列的动态数。它是列在一个统计指标值的数量,按时间顺序排出形成。时间序列预测的方法是通过时间序列的制备和分析的基础上,开发过程反射的方向和趋势,类比或延伸,以预测的年的下一个号码的一段时间之后,或者可以到达的时间序列水平。其内容包括:收集和分析的一种社会现象的历史资料的整理;这些数据识别检查,串联排列,时间序列分析,发现社会现象随时间变化而变化的规律,绘制图案,这模型预测的社会现象未来的情况。步时间序列预测方法收集历史数据的第一步,组织,时间序列编译和绘制基于时间序列图。时间序列分析,通常可以起到分类作用的各种因素,传统的分类是基于效果或各种因素的影响分为四类特征:(1)长期趋势;变化(2)季节(3)周期的变化;(4)不规则运动。时间序列第二步分析。数值序列中的每个时间段是许多不同因素的综合结果,而以后发挥作用。第三步是寻找时间序列(T)的季节变化(S)和不规则变动(I)值,并选择代表他们的近似数学模型的长期趋势。各种数学模型中的未知参数,利用得到的技术中的值的一个合适的方法。使用获得的长期趋势不规则运动,季节变化和数学模型,时间序列数据第四步,你可以用它来预测长期趋势的未来价值和季节变化值T s,其中在不规则运动可能预测I的值,然后计算出下列模型预测Y中的下一个时间序列:加法模型T + S +我= Y乘法模式T×S×I = Y,如果不规则运动的预测值是很难找到的,它只是长期趋势和季节变化的预测值,或者乘以2和预测值是时间序列的总和的乘积。如果在经济现象本身没有变化没有季节性或每月每季度的预测数据,预测值的长期趋势是时间序列预测,即T = Y的值,但要注意这种现象的预测值反映只有未来的发展趋势,即使它是正确的趋势线,通过观察所发挥的作用的年代学方面,在本质上只是一个平均效应,实际值会有波动,其周围。时间序列分析的基本特征[1] 1。时间序列分析是根据过去的趋势来预测未来的发展,它的前提是假定事物过去到未来。时间序列分析,是基于对客观事物的规律性的不断发展,利用过去的历史数据,进行统计分析,并进一步推测未来的发展趋势。事情过去将持续到未来这一假设包含两层含义:一是骤升不会改变,是一个比较小的进步,二是过去的现象目前的事态发展可能表明当前和未来的趋势活动。这就决定了在正常情况下,在短期时间序列分析方法,预测近期更显著,但如果推广到更遥远的未来,将会有很大的局限性,造成了较大的预测值偏离实际决策失误留下。 2变化系列数据存在规律性和不规则时间序列中的观察结果为每个大小是变化的各种因素的结果时,同时发挥作用。从这些因素的大小和方向的时间特性中的视图的变化发挥作用,这些因素引起的变化的时间序列数据被分成四种类型。 (1)趋势:一个变量随着时间的推移,进展或改变自变量,呈现出相对缓慢,但持续上升的长期下降,变化往往停留性质相同,但变化幅度可能不相等。 (2)周期性:由于外部影响与交替的波峰和波谷规律的季节性因素出现。 (3)随机性:个别随机变化的总体统计法了。 (4)综合:实际变化叠加,或几种变化的组合。不规则运动,突出试图预测过滤除去时,趋势和周期性变动。的时间序列预测方法,时间序列预测方法分类可以用来预测短期,中期和长期预测预测。根据数据分析方法可以分为:简单序列当平均法,加权平均股数序列,移动平均,加权移动平均,趋势预测,指数平滑法,季节趋势预测法,市场生命周期的预测方法。当简单的平均法,又称序列的算术平均值。这是一定历史时期为观测值的统计值,根据预测值的算术平均值作为测定。这种方法是基于以下假设:“在过去,这样的未来将是这样的”,短期和长期的数据,同化的平均,因此只适用于东西走向的预测变化不大。如果事情表现出一定的上升或下降趋势,但不应该使用这个方法。一般的方法是每个时期通过短期和长期的影响程度历史数据加权序列加权平均值的计算方法为预测值的较低者。简单移动平均法是有一些移动计算作为预测值的算术平均值的下一个周期。加权移动平均线即将进行加权简单移动平均线的计算方法。在确定权重,权重最近的观察应该更大,权重的长期观察应该是较小的。虽然上述几种方法很简单,可以快速计算出的预测值,但不考虑的新趋势总体社会经济发展等因素的影响,所以精度差。根据新的情况应该是,预测的结果进行必要的修正。指数平滑法是基于历史数据和预测值的实际数目?预测指数加权方法。这种方法本质上是一种来自于移动加权平均法演变而来,其优势只要实际值和预测值上期?的数量,我们可以计算出下一期的预测值,这样可以节省大量的时间数据和数据的处理,以减少存储的数据,该方法是简单的。是一个短期预测方法被广泛使用在国外。季节性趋势预测方法的基础上变化指数周期性经济事务季节经常性的年度季节性变化趋势预测。采用不同的方法,季节的常用方法(4月)和其他两个平均移动平均法计算季节指数:一。旺季(五月)不要平均值。会在每年的季度(或月)的平均数值,由总平均每季度(或月)之分,每个季度(月)指数的结果。此方法可用于分析生产,销售,原材料储备和预期的季节性变化和对事物的经济其他方面的流动资金需求项目;移动平均法。这一比例是使用移动平均寻道时间典型的季节性指数计算。生命周期预测方法,市场分析是产品市场生命周期。例如,在产品的销售预测的成长阶段,最常见的方式是基于统计数据,绘制时间序列图,然后将曲线延伸,即让未来的销售趋势。最简单的方法是直接外延外延,适用于耐用消费品的预测。

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